Usar los datos actuales y de cambios (velocidad, capacidad, tamaño) para refinar y tener un estimado.
El texto «Usar los datos actuales y de cambios (velocidad, capacidad, tamaño) para refinar y tener un estimado de cuándo se completará el proyecto» se refiere a cómo, en un entorno ágil, el equipo puede ajustar sus estimaciones sobre la finalización del proyecto utilizando datos reales obtenidos durante el progreso del trabajo.
Datos actuales:
- Estos son los datos reales que el equipo ha recolectado a lo largo de los sprints o iteraciones previas. Incluyen información sobre:
- Velocidad: Cuánto trabajo (generalmente medido en puntos de historia) puede completar el equipo en un sprint o iteración.
- Capacidad: La cantidad de trabajo que el equipo puede asumir, teniendo en cuenta el número de personas disponibles, su dedicación, y cualquier otro factor que afecte su productividad.
- Tamaño: El tamaño de las historias de usuario o tareas restantes, es decir, cuánto esfuerzo requieren en términos relativos.
Datos de cambios:
- A medida que el proyecto avanza, pueden ocurrir cambios en la velocidad del equipo, en la capacidad (por ejemplo, si alguien del equipo se une o se va) o en el tamaño de las tareas (si surgen nuevos requerimientos o las tareas resultan ser más grandes o más pequeñas de lo esperado). Estos cambios también deben considerarse para hacer predicciones más realistas.
Refinar estimaciones:
- A partir de los datos actuales y los cambios observados, el equipo puede refinar las estimaciones originales de cuándo se completará el proyecto. Si el equipo conoce su velocidad media y el tamaño de las historias restantes, puede proyectar con mayor precisión cuánto tiempo llevará completar el trabajo pendiente.
Estimado de finalización del proyecto:
- Combinando toda esta información, el equipo puede calcular un estimado más preciso de cuándo se espera que el proyecto esté completo. A diferencia de las estimaciones iniciales, que se basan en suposiciones, estas proyecciones están basadas en datos reales, lo que las hace más confiables.
Ejemplo
Imaginemos un equipo ágil que está desarrollando un sistema de gestión de inventarios para una cadena de tiendas. El proyecto incluye funcionalidades como la gestión de stock en tiempo real, alertas automáticas de inventario bajo y la integración con proveedores. Al inicio del proyecto, el equipo realizó una estimación aproximada del tiempo necesario para completar el proyecto. Sin embargo, ahora que han completado varios sprints, están utilizando los datos actuales para refinar esa estimación.
Escenario:
Datos actuales del equipo:
- El equipo ha completado cuatro sprints y ha recolectado datos sobre su velocidad. En promedio, están completando 30 puntos de historia por sprint.
- Al revisar el backlog del proyecto, se estima que quedan unas 300 historias por completar, las cuales suman 600 puntos de historia.
Cambios en el equipo y en las historias:
- Durante los últimos sprints, se han identificado algunos cambios:
- Una funcionalidad clave, la integración con proveedores, resultó ser más compleja de lo esperado, y su tamaño fue reevaluado y ajustado de 8 a 13 puntos de historia.
- Además, la capacidad del equipo ha cambiado porque un miembro del equipo ha tomado una semana de vacaciones, lo que afectó su rendimiento en un sprint, reduciendo temporalmente la velocidad a 25 puntos en ese sprint.
- Durante los últimos sprints, se han identificado algunos cambios:
Refinando las estimaciones:
- Con estos datos actuales (velocidad promedio de 30 puntos y el tamaño de las historias restantes) y ajustando por los cambios en las historias y la capacidad, el equipo puede refinar su estimación de finalización del proyecto.
- Al saber que les quedan 600 puntos de historia y que su velocidad promedio es de 30 puntos por sprint, el equipo calcula que necesitarán 20 sprints más para completar el proyecto (600 puntos ÷ 30 puntos por sprint).
Nuevo estimado de finalización:
- Originalmente, el equipo pensaba que el proyecto estaría completo en unos 15 sprints, pero ahora, con los datos actualizados, pueden ajustar su proyección y comunicar a los interesados que el proyecto tomará aproximadamente 5 sprints adicionales, es decir, un total de 20 sprints para completarse.
- Esta proyección refinada se basa en los datos reales obtenidos a lo largo del proyecto, lo que la hace más precisa y fiable.
Comentario
Este contenido refiere al Dominio 5 – Planificación Adaptativa (PMI ACP)
